<template><div><h2 id="第三章" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#第三章" aria-hidden="true">#</a> 第三章</h2>
<h3 id="_3-1-算法" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#_3-1-算法" aria-hidden="true">#</a> 3.1 算法</h3>
<ul>
<li>算法思想</li>
<li>算法流程</li>
</ul>
<h3 id="_3-2-实验" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#_3-2-实验" aria-hidden="true">#</a> 3.2 实验</h3>
<ul>
<li>实验环境
<ul>
<li>Tensorflow、Keras、GPU、python、pandas</li>
</ul>
</li>
<li>数据集及处理
<ul>
<li>leave-one-out</li>
<li>测试集组成：用户最近一次交互+99个非显示交互，训练集组成</li>
</ul>
</li>
<li>评价指标
<ul>
<li>HR</li>
<li>NDCG</li>
</ul>
</li>
<li>参数设置
<ul>
<li>正则化</li>
<li>负采样</li>
<li>批处理</li>
<li>学习率</li>
<li>历史嵌入维度</li>
<li>预测因子</li>
</ul>
</li>
<li>实验结果
<ul>
<li>与baseline对比。ItemPop、NeuMF、DMF、eALS、CFNet</li>
<li>预测因子数量对比</li>
<li>负采样对比</li>
<li>历史记录嵌入维度影响</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h3 id="_3-3-小结" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#_3-3-小结" aria-hidden="true">#</a> 3.3 小结</h3>
<p><strong>显示反馈与隐式反馈</strong></p>
<p>显示反馈能明确反映用户对物品的喜好。</p>
<p>隐式反馈无法明确反映用户的喜好。</p>
<p>隐式反馈的特性：</p>
<ul>
<li>没有负反馈。隐式反馈无法反映用户不喜欢某物品，未交互过可能只是简单地没有观察到。</li>
<li>正反馈噪声。用户点击链接可能只是误触，并非真的喜欢。</li>
<li>显示反馈数值代表偏好，隐式反馈数值代表置信。隐式反馈数值通常是动作频次，频次越高，并不代表越喜欢。如新上映某电视剧，用户猎奇的姿态点开几集，实际并没有很喜欢。而用户对某部电影很喜欢，但可能只点开一次。因此用户的动作频次只能推断出用户喜好该物品有很大的置信度，但是偏好值我们无法评估。</li>
<li>隐式行为需要近似评估。</li>
</ul>
</div></template>
